(57)【要約】【課題】  画像データに複数の表現を与える際に各表現を与える領域を簡便且つ不自然さなく優先順位を付けて抽出することができる画像加工装置、画像加工方法及び画像加工プログラムを提供する。【解決手段】  グループ特徴計算部２は、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出し、グループ特徴記憶部４に特徴量をグループ領域毎に記憶させ、統合領域計算部５は、グループ特徴記憶部４に記憶されている特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成し、プリセット表現作成部８及び画像加工部９は、統合された統合領域を単位として画像加工処理を行う。【選択図】      図１
2005157870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出された特徴量をグループ領域毎に記憶するグループ特徴記憶手段と、
前記グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成する統合手段と、
前記統合手段により統合された統合領域を記憶する統合領域記憶手段と、
前記統合領域記憶手段に記憶されている統合領域を単位として前記画像データに対して画像加工処理を行う加工手段とを備えることを特徴とする画像加工装置。
【請求項２】
前記統合手段は、前記グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を用いて、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく且つそのグループ領域数が第１の個数以上となる領域を第１の統合領域として統合することを特徴とする請求項１記載の画像加工装置。
【請求項３】
前記統合手段は、前記グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を用いて、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく、そのグループ領域数が前記第１の個数より少ない第２の個数以上であり、且つ統合領域の境界に位置する複数のグループ領域のうち所定割合以上のグループ領域の特徴量と隣接する統合領域内のグループ領域の特徴量との差の平均値が前記第１の閾値以上の第２の閾値より大きい領域を第２の統合領域として統合することを特徴とする請求項２記載の画像加工装置。
【請求項４】
前記統合手段は、前記第１及び第２の統合領域を作成する処理を複数回繰り返し、繰り返し回数に応じて前記第１の閾値を増加させることを特徴とする請求項３記載の画像加工装置。
【請求項５】
前記統合手段は、前記繰り返し回数に応じて前記第１の個数を減少させることを特徴とする請求項４記載の画像加工装置。
【請求項６】
前記統合手段は、繰り返し処理毎に第１の統合領域を計算した後に統合されていないグループ領域から第２の統合領域を作成することを特徴とする請求項４又は５記載の画像加工装置。
【請求項７】
前記統合領域記憶手段は、繰り返される統合処理の中間結果を繰り返し回数分全て又はその一部をも含めて記憶していることを特徴とする請求項４〜６のいずれかに記載の画像加工装置。
【請求項８】
前記特徴量は、グループ領域毎の平均色、グループ領域毎の画像上の位置及びグループ毎の画素数を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の画像加工装置。
【請求項９】
コンピュータを用いて画像データを加工する画像加工方法であって、
前記コンピュータが、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記コンピュータが、前記特徴量算出ステップにおいて算出した特徴量をグループ領域毎に記憶するグループ特徴記憶ステップと、
前記コンピュータが、前記グループ特徴記憶ステップにおいて記憶した特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成する統合ステップと、
前記コンピュータが、前記統合ステップにおいて統合した統合領域を記憶する統合領域記憶ステップと、
前記コンピュータが、前記統合領域記憶ステップにおいて記憶した統合領域を単位として前記画像データに対して画像加工処理を行う加工ステップとを含むことを特徴とする画像加工方法。
【請求項１０】
画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出された特徴量をグループ領域毎に記憶するグループ特徴記憶手段と、
前記グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成する統合手段と、
前記統合手段により統合された統合領域を記憶する統合領域記憶手段と、
前記統合領域記憶手段に記憶されている統合領域を単位として前記画像データに対して画像加工処理を行う加工手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする画像加工プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して所定の加工、例えば、絵画風の加工を行う画像加工装置、画像加工方法及び画像加工プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、写真画像をスキャナにより読み込み、読み込んだ画像データに対して、画素の色を変える色変換処理及び画像をひずませるひずみ変換処理等の種々の画像加工処理が行われている。例えば、入力された画像データとその画像データを領域分割した分割結果から、画素を分割領域ごとにグループに分け、それぞれのグループごとにグループ特徴を計算して記憶し、記憶したグループ特徴を基にそのグループの周囲のグループのグループ特徴を参考にしながらグループ特徴を加工し、加工したグループ特徴から新たに画素を構成することにより、絵画の筆触に対応する画素のグループを変換の単位として、画像データに新しくかつ豊富な表現を自動的に付与する画像加工合成装置が開発されている（特許文献１参照）。この場合、グループごとに特徴をまとめ、そのグループを単位として特徴を加工し、加工された特徴を保存するようにグループに画素を割り付けて画像を構成しているため、グループを筆触に見立てることができ、写真画像などの原画像を様々な筆触の画像に加工することができる。
【特許文献１】特開平１０−１１５６９号公報（第３−９頁、図１−１４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の画像加工合成装置では、絵画の筆触に対応する画素のグループを変換の単位としているため、デザインとして必要な統一感の高い領域や対比効果の高い領域を抽出したり、グラデーションのある領域を一つの領域に統合することができず、画像データに複数の表現を与える際に各表現を与える領域を簡便且つ不自然さなく抽出することができない。
【０００４】
本発明の目的は、画像データに複数の表現を与える際に各表現を与える領域を簡便且つ不自然さなく優先順位を付けて抽出することができる画像加工装置、画像加工方法及び画像加工プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る画像加工装置は、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループの特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出された特徴量をグループ領域毎に記憶するグループ特徴記憶手段と、グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成する統合手段と、統合手段により統合された統合領域を単位として画像データに対して画像加工処理を行う加工手段とを備えるものである。
【０００６】
本発明に係る画像加工装置では、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出し、算出した特徴量をグループ領域毎に記憶し、記憶している特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成し、統合された統合領域を単位として画像加工処理が行われるので、デザインとして必要な統一感の高い領域や対比効果の高い領域を抽出したり、グラデーションのある領域を一つの領域に統合することができ、画像データに複数の表現を与える際に各表現を与える領域を簡便且つ不自然さなく優先順位を付けて抽出することができる。
【０００７】
統合手段は、グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を用いて、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく且つそのグループ領域数が第１の個数以上となる領域を第１の統合領域として統合することが好ましい。
【０００８】
この場合、記憶されている特徴量を用いて、隣接するグループ領域の特徴量の差が第１の閾値以下であり且つそのグループ領域数が第１の個数以上となる領域を第１の統合領域として統合しているので、広い範囲で統一感の高い領域を第１の統合領域として抽出することができ、グラデーションのある領域も一つの領域に統合することができる。
【０００９】
統合手段は、グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を用いて、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく、そのグループ領域数が第１の個数より少ない第２の個数以上であり、且つ統合領域の境界に位置する複数のグループ領域のうち所定割合以上のグループ領域の特徴量と隣接する統合領域内のグループ領域の特徴量との差の平均値が第１の閾値以上の第２の閾値より大きい領域を第２の統合領域として統合することが好ましい。
【００１０】
この場合、記憶されている特徴量を用いて、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく、そのグループ領域数が第１の個数より少ない第２の個数以上であり、且つ統合領域の境界に位置する複数のグループ領域のうち所定割合以上のグループ領域の特徴量と隣接する統合領域内のグループ領域の特徴量との差の平均値が第１の閾値以上の第２の閾値より大きい領域を第２の統合領域として統合しているので、狭い範囲で対比効果の高い領域を第２の統合領域として抽出することができる。
【００１１】
統合手段は、第１及び第２の統合領域を作成する処理を複数回繰り返し、繰り返し回数に応じて第１の閾値を増加させることが好ましい。この場合、処理の繰り返し回数に応じて第１の閾値が増加するので、デザインとして必要な統一感の高い領域や対比効果の高い領域を確実に抽出することができる。
【００１２】
統合手段は、繰り返し回数に応じて第１の個数を減少させることが好ましい。この場合、繰り返し回数に応じて第１の個数が減少するので、デザインとして必要な統一感の高い領域をより確実に抽出することができる。
【００１３】
統合手段は、繰り返し処理毎に第１の統合領域を計算した後に統合されていないグループ領域から第２の統合領域を作成することが好ましい。また、統合領域記憶手段は、繰り返される統合処理の中間結果を繰り返し回数分全て又はその一部をも含めて記憶していることが好ましい。
【００１４】
特徴量は、グループ領域毎の平均色、グループ領域毎の画像上の位置及びグループ毎の画素数を含むことが好ましい。この場合、グループ領域毎の平均色を特徴量として色差に応じて統合領域を作成することができるので、デザインとして必要な統一感の高い領域や対比効果の高い領域を正確に抽出することができる。
【００１５】
本発明に係る画像加工方法は、コンピュータを用いて画像データを加工する画像加工方法であって、コンピュータが、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、コンピュータが、特徴量算出ステップにおいて算出した特徴量をグループ領域毎に記憶するグループ特徴記憶ステップと、コンピュータが、グループ特徴記憶ステップにおいて記憶した特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成する統合ステップと、コンピュータが、統合ステップにおいて統合した統合領域を記憶する統合領域記憶ステップと、コンピュータが、統合領域記憶ステップにおいて記憶した統合領域を単位として画像データに対して画像加工処理を行う加工ステップとを含むものである。
【００１６】
本発明に係る画像加工プログラムは、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出された特徴量をグループ領域毎に記憶するグループ特徴記憶手段と、グループ特徴記憶手段に記憶されている特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成する統合手段と、統合手段により統合された統合領域を記憶する統合領域記憶手段と、統合領域記憶手段に記憶されている統合領域を単位として画像データに対して画像加工処理を行う加工手段としてコンピュータを機能させるものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出し、算出した特徴量をグループ領域毎に記憶し、記憶している特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成し、統合された統合領域を単位として画像加工処理が行われるので、デザインとして必要な統一感の高い領域や対比効果の高い領域を抽出したり、グラデーションのある領域を一つの領域に統合することができ、画像データに複数の表現を与える際に各表現を与える領域を簡便且つ不自然さなく優先順位を付けて抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施の形態による画像加工装置について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施の形態による画像加工装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示す画像加工装置は、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、外部記憶装置、入力装置、表示装置、通信装置等を備えるコンピュータから構成され、外部記憶装置等に予め記憶されている画像加工プログラムをＣＰＵ等で実行することにより、画像データ受付部１、グループ特徴計算部２、分割画像データ記憶部３、グループ特徴記憶部４、統合領域計算部５、統合領域記憶部６、表現指示部７、プリセット表現作成部８、画像加工部９及び画像表示部１０として機能する。
【００２０】
画像データ受付部１は、マウス、キーボード、タブレット等の入力装置、通信インタフェース等の通信装置等から構成され、入力装置を用いたユーザの画像データ取得指令に応じて、スキャナ、デジタルカメラ等の画像データ出力装置（図示省略）から通信装置を介して入力される写真画像等の画像データを原画像として受け付け、原画像をグループ特徴計算部２へ出力するとともに、表示装置等から構成される画像表示部１０に原画像を表示させる。
【００２１】
ここで、原画像としては、種々の画像データを用いることができ、ＲＧＢ表色系、ＸＹＺ表色系、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系等で表現される画像データを用いたり、１枚又は複数枚の画像データを用いてもよい。
【００２２】
グループ特徴計算部２は、入力される原画像を公知の領域分割処理により複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出し、各グループ領域の特徴量をグループ特徴記憶部４に記憶させるとともに、原画像が分割された複数の分割画像データを分割画像データ記憶部３に記憶させる。
【００２３】
ここで、領域分割処理としては、種々の領域分割処理を用いることができ、中島ら：「計算機による絵画画像の解析−油絵画像のタッチへの自動分割−」、電子情報通信学会春期全国大会予講集、Ｄ（１９９４））や５次元のＫ−平均アルゴリズム（泉ら：「色情報と位置情報とを併用したセグメンテーション手法の一検討」、電子情報通信学会春期全国大会予講集、Ｄ６８０（１９９１））、特開平１０−１１５６９号公報等に開示される絵画から筆触を抽出する手法を用いることができる。また、グループ領域の特徴量は、少なくとも、グループ領域毎の平均色、グループ領域毎の画像上の位置及びグループ毎の画素数を含み、必要に応じて上記の各領域分割処理によって得られた分割領域から抽出可能な特徴量を用いてもよい。
【００２４】
分割画像データ記憶部３は、ＲＡＭ又は外部記憶装置等から構成され、分割画像データを当該グループ領域の領域番号に対応付けてテーブル形式で記憶する。グループ特徴記憶部４は、ＲＡＭ又は外部記憶装置等から構成され、各グループ領域の特徴量を当該グループ領域の領域番号に対応付けてテーブル形式で記憶する。
【００２５】
統合領域計算部５は、グループ特徴記憶部４に記憶されている各グループ領域の特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成し、統合領域記憶部６に記憶する。
【００２６】
具体的には、統合領域計算部５は、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく且つそのグループ領域数が第１の個数以上となる領域を第１の統合領域として統合する。また、統合領域計算部５は、隣接するグループ領域間の特徴量の差が第１の閾値より小さく、そのグループ領域数が第１の個数より少ない第２の個数以上であり、且つ統合領域の境界に位置する複数のグループ領域のうち所定割合以上のグループ領域の特徴量と隣接する統合領域内のグループ領域の特徴量との差の平均値が第１の閾値以上の第２の閾値より大きい領域を第２の統合領域として統合する。
【００２７】
このとき、統合領域計算部５は、第１及び第２の統合領域を作成する処理を複数回繰り返し、処理繰り返し回数に応じて第１の閾値を増加させ、処理繰り返し回数に応じて第１の個数を減少させる。本実施の形態では、グループ領域の特徴量として、各グループ領域の平均色を用い、隣接するグループ領域間の色差を基準に第１及び第２の統合領域を作成する。なお、統合領域の作成処理に使用される特徴量は、上記の例に特に限定されず、例えば、グループ領域の色成分ｃ及びテクスチャ成分ｔを変数とする所定の関数ｆ（ｃ，ｔ）を定義し、この関数ｆ（ｃ，ｔ）を特徴量としてその差を基準に判定してもよい。
【００２８】
統合領域記憶部６は、ＲＡＭ又は外部記憶装置等から構成され、作成された統合領域を記憶する。具体的には、統合領域記憶部６は、各統合領域を構成する複数のグループ領域の領域番号を当該統合領域の領域番号に対応付けてテーブル形式で記憶する。
【００２９】
表現指示部７は、マウス、キーボード、タブレット等の入力装置等から構成され、画像表示部１０に表示された原画像からユーザが入力装置を用いて選択した一又は複数の統合領域をプリセット表現領域としてプリセット表現作成部８へ通知するとともに、予め設定されている複数の表現の中からユーザが入力装置を用いて選択した表現をプリセット表現作成部８へ通知する。このとき、表現指示部７は、ユーザが公知のペイントプログラムに使用されるような自由選択ツールを用いて表現を付加したい領域をラフに囲い、複数の統合領域が一つの領域として選択された場合でも、統合領域記憶部６に記憶されている統合領域を参照し、選択された統合領域のうちより面積の大きな統合領域を優先して統合領域単位で領域を選択してプリセット表現作成部８へ通知する。
【００３０】
プリセット表現作成部８は、表現指示部７により通知されたプリセット表現領域を構成する統合領域を統合領域記憶部６から読み出し、さらに、読み出された統合領域を構成するグループ領域の特徴量をグループ特徴記憶部４から読み出し、表現指示部７により通知された表現になるようにプリセット表現を作成して画像加工部９へ出力する。
【００３１】
画像加工部９は、分割画像データ記憶部３に記憶されている複数の分割画像データに対してプリセット表現作成部８で作成されたプリセット表現を付加して原画像を絵画風画像等に加工して画像表示部１０に表示する。
【００３２】
本実施の形態では、グループ特徴計算部２が特徴量算出手段の一例に相当し、グループ特徴記憶部４がグループ特徴記憶手段の一例に相当し、統合領域計算部５が統合手段の一例に相当し、統合領域記憶部６が統合領域記憶手段の一例に相当し、表現指示部７、プリセット表現作成部８及び画像加工部９が加工手段の一例に相当する。
【００３３】
次に、上記のように構成された画像加工装置による画像加工処理について説明する。図２は、図１に示す画像加工装置による画像加工処理を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
まず、ユーザが画像データ受付部１を操作して画像データ取得指令を入力すると、ステップＳ１において、画像データ受付部１は、原画像を取得してグループ特徴計算部２へ出力するとともに、画像表示部１０に表示させる。
【００３５】
次に、ステップＳ２において、グループ特徴計算部２は、原画像を複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出し、各グループ領域の特徴量をグループ特徴記憶部４に記憶させるとともに、複数の分割画像データを分割画像データ記憶部３に記憶させる。
【００３６】
次に、ステップＳ３において、統合領域計算部５は、グループ特徴記憶部４に記憶されている各グループ領域の特徴量を読み出し、以下に説明する統合領域作成処理を実行する。図３は、図２に示すステップＳ３の統合領域作成処理を説明するためのフローチャートである。
【００３７】
まず、ステップＳ１１において、統合領域計算部５は、処理繰り返し回数Ｉに１を加算して処理繰り返し回数Ｉをインクリメントする。ここで、処理繰り返し回数Ｉの初期値は予め０に設定されており、１回目の処理の場合、処理繰り返し回数Ｉは１に設定される。また、処理繰り返し回数Ｉの最大数となる繰り返し総数Ｒとしては、２回以上の値が予め設定されており、例えば、１０回が設定されている。
【００３８】
次に、ステップＳ１２において、統合領域計算部５は、あるグループ領域を注目グループ領域とし、注目領域に隣接するグループ領域の平均色と注目領域の平均色との差である色差Ｄが第１の閾値Ｔより小さいか否かすなわちＤ＜Ｔであるか否かを判断し、色差Ｄが第１の閾値Ｔより小さくない場合は、ステップＳ１２を繰り返して隣接する他のグループ領域との色差を比較し、色差Ｄが第１の閾値Ｔより小さい場合は、ステップＳ１３へ処理を移行して、注目領域に対応付けて色差Ｄが第１の閾値Ｔより小さいグループ領域をテーブル形式で記憶し、グループ領域を統合していく。
【００３９】
ここで、基準閾値をＢとすると、Ｔ＝Ｉ×Ｂ／Ｒで表され、このとき、原画像の明るさのレンジをＬとすると、Ｂ＝Ｌ／８０であり、処理繰り返し回数Ｉの増加に応じて第１の閾値Ｔが増加するように設定されている。なお、第１の閾値Ｔは、上式に特に限定されず、種々の変更が可能であり、例えば、上式の８０を１０〜２００の範囲内の任意の数値に変更してもよい。また、グループ領域のうち扁平度の高い領域すなわち細長い領域を比較対象から排除して当該領域を乗り越えてグループ領域が統合されることを抑制するようにしてもよい。
【００４０】
次に、ステップＳ１４において、統合領域計算部５は、隣接するグループ領域の全てに対してステップＳ１２における比較処理を終了したか否かを判断し、隣接するグループ領域の全てに対して比較処理が終了していない場合は、ステップＳ１２を繰り返して隣接する他のグループ領域との特徴量を比較し、隣接するグループ領域の全てに対して比較処理が終了した場合は、ステップＳ１５へ処理を移行する。
【００４１】
次に、ステップＳ１５において、統合領域計算部５は、全てのグループ領域を注目領域として処理したか否かを判断し、全てのグループ領域を注目領域として処理していない場合は、ステップＳ１２を繰り返して他のグループ領域を注目領域として特徴量を比較し、全てのグループ領域を注目領域として処理した場合は、ステップＳ１６へ処理を移行する。
【００４２】
次に、ステップＳ１６において、統合領域計算部５は、上記の処理により統合された領域のうち当該領域を構成するグループ領域の個数Ｎが第１の個数Ｇ／（Ｕ×Ｉ＋１）以上の領域があるか否かを判断し、Ｎ≧Ｇ／（Ｕ×Ｉ＋１）を満たす領域がない場合はステップＳ１８へ処理を移行し、Ｎ≧Ｇ／（Ｕ×Ｉ＋１）を満たす領域がある場合はステップＳ１７へ処理を移行して、Ｎ≧Ｇ／（Ｕ×Ｉ＋１）を満たす領域を第１の統合領域として作成し、各第１の統合領域を構成する複数のグループ領域の領域番号を当該第１の統合領域の領域番号に対応付けてテーブル形式で統合領域記憶部６に記憶させる。
【００４３】
ここで、Ｇは、原画像を分割したグループ領域の総数であり、例えば、６４３５個が用いられ、Ｕは、単位領域数であり、例えば、１２０個が用いられ、Ｉは、上記の処理繰り返し回数である。この場合、広い範囲で統一感の高い領域を第１の統合領域として抽出することができるとともに、第１の閾値Ｔは処理繰り返し回数Ｉが増加するほど大きくなり、第１の個数は処理繰り返し回数Ｉが増加するほど小さくなるので、処理の繰り返しにより広い範囲で統一感の高い領域を第１の統合領域として繰り返し数に応じた優先順位を付けて抽出することができる。なお、第１の個数は、上式に特に限定されず、種々の変更が可能であり、例えば、上式の単位領域数Ｕを１０〜１００の範囲内の任意の数値に変更したり、処理繰り返し回数Ｉと無関係な一定値を用いてもよい。
【００４４】
次に、ステップＳ１８において、統合領域計算部５は、上記の処理により第１の統合領域として抽出されていない残りの領域のうち当該領域を構成するグループ領域の個数Ｎが第２の個数以上あり、且つ統合された領域の境界に位置するグループ領域のうち８割以上のグループ領域の平均色と隣接する他の統合された領域に属するグループ領域の平均色との差の平均Ａが第２の閾値より大きいか否かを判断し、これらの条件を満たす領域がない場合はステップＳ２０へ処理を移行し、これらの条件を満たす領域がある場合はステップＳ１９へ処理を移行してこれらの条件を満たす領域を第２の統合領域として作成し、各第２の統合領域を構成する複数のグループ領域の領域番号を当該第２の統合領域の領域番号に対応付けてテーブル形式で統合領域記憶部６に記憶させる。
【００４５】
本実施の形態では、例えば、第２の個数としては３個が用いられ、第２の閾値としては２０（基準閾値Ｂの約６倍）が用いられる。なお、第２の個数及び第２の閾値は、上記の例に特に限定されず、第２の個数として２個又は４個以上の個数を用いたり、第２の閾値として上記の基準閾値Ｂの１〜２０倍の範囲の中から任意の値を用いることができる。この場合、狭い範囲で対比効果の高い領域を第２の統合領域として抽出することができるとともに、第１の閾値Ｔは処理繰り返し回数Ｉが増加するほど大きくなるので、処理の繰り返しにより狭い範囲で対比効果の高い領域を第２の統合領域として繰り返し数に応じた優先順位を付けて抽出することができる。
【００４６】
次に、ステップＳ２０において、統合領域計算部５は、処理繰り返し回数Ｉが繰り返し総数Ｒに一致するか否かを判断し、処理繰り返し回数Ｉが繰り返し総数Ｒに達していない場合はステップＳ１１へ移行して以降の処理を繰り返し、処理繰り返し回数Ｉが繰り返し総数Ｒに達している場合は統合領域作成処理を終了して、図２に示すステップＳ４へ戻る。なお、処理繰り返し回数Ｉが繰り返し総数Ｒに達するまでに、全てのグループ領域が第１及び第２の統合領域に統合された場合も、統合領域作成処理を終了して図２に示すステップＳ４へ戻るようにしてもよい。この処理により優先順位の高い（例えば、繰り返し数＜３）第１の統合領域、第２の統合領域、その他の統合領域に分類することができる。
【００４７】
再び、図２を参照して、ユーザが画像表示部１０に表示されている原画像から表現指示部７を用いて一又は複数の統合領域をプリセット表現領域として選択するとともに、選択した統合領域に付加する表現を選択すると、ステップＳ４において、表現指示部７は、ユーザが選択した一又は複数の統合領域をプリセット表現領域としてプリセット表現作成部８へ通知するとともに、ユーザが選択した表現をプリセット表現作成部８へ通知する。この場合、ユーザが表現を付加したい領域をラフに囲った場合でも、表現指示部７は統合領域単位で領域を選択するため、不自然さの少ない境界で表現を切り替えたり、統一感の高い領域のみに表現を付加する等の表現切り替えが可能となる。繰り返し回数に応じた優先順位の指定を変えることで指定領域を微調整することもできる。また、的確な優先順位の指定を統合領域毎に自動で決める手法としては、統合領域に含まれるグループ領域数の増加がなくなったとき又は極端に減ったときの繰り返し回数で統合された統合領域結果を利用することができる。
【００４８】
なお、プリセット表現作成部８は、統合領域記憶部６に記憶されている統合領域だけでなく、グループ特徴記憶部４に記憶されている特徴量をも参照してグループ領域単位でプリセット表現領域として選択するようにしてもよく、この場合、きめ細かい指示を与えることが可能となる。
【００４９】
次に、ステップＳ５において、プリセット表現作成部８は、通知されたプリセット表現領域を構成する統合領域を統合領域記憶部６から読み出し、さらに、読み出された統合領域を構成するグループ領域の特徴量をグループ特徴記憶部４から読み出し、表現指示部７により通知された表現になるように、特開平１０−１１５６９号公報等に開示される特徴量加工処理等を用いてプリセット表現を作成して画像加工部９へ出力する。このとき、画素単位で画像処理を行うのではなく、グループ領域の特徴量を用いて画像処理を行うことができる。したがって、特開平１０−１１５６９号公報に開示される技術と同様に、グループ領域を領域の大きさ及び方向、曲率等から構成されるベクトル情報により表現することができるので、より人間にとって自然で且つ拡大率を自由に変えて作品を作り出すことができる。
【００５０】
次に、ステップＳ６において、画像加工部９は、分割画像データ記憶部３に記憶されている複数の分割画像データに対してプリセット表現作成部８で作成されたプリセット表現を付加して原画像を絵画風画像等に加工して画像表示部１０へ出力する。最後に、ステップＳ７において、画像表示部１０は、絵画風画像等に加工された画像を表示する。
【００５１】
図４は、分割画像、統合領域画像及び加工画像の一例を模式的に示す図である。図４の（ａ）は分割画像データ記憶部４に記憶される分割画像を示しており、図中の各楕円がグループ領域に対応する。また、図４の（ｂ）は統合領域記憶部６に記憶される統合画像を示しており、この例では、背景に相当する統合領域Ｒ１及び人物に相当する統合領域Ｒ２が作成されている。最後に、図４の（ｃ）は画像表示部１０に表示される加工画像を示しており、背景に相当する統合領域Ｒ１に対してぼかした表現を付加したり、人物に相当する統合領域Ｒ２に対して明瞭な表現を付加することができる。
【００５２】
図５は、原画像の一例を示す図であり、図６は、領域統合画像の一例を示す図であり、図７は、加工画像の一例を示す図である。図５に示す原画像を図１に示す画像加工装置により絵画風画像に加工した場合、図６に示すように各統合領域が設定された領域統合画像が作成され、例えば、領域Ｔ１は、繰り返し回数が１回目で抽出された統一感の高い領域であり、領域Ｔ２は、繰り返し回数が１回目で抽出された対比効果の高い領域であり、領域Ｔ３は、繰り返し回数が３回目で抽出された統一感の高い領域である。その後、各統合領域に絵画風の表現が付加され、図７に示す加工画像を作成することができた。
【００５３】
上記の処理により、本実施の形態では、画像データを複数のグループ領域に分割してグループ領域毎に当該グループ領域の特徴量を算出し、算出した特徴量をグループ領域毎に記憶し、記憶している特徴量を基に複数のグループ領域を統合して複数の統合領域を作成し、統合された統合領域を単位として画像加工処理が行われるので、デザインとして必要な統一感の高い領域や対比効果の高い領域を抽出することができるとともに、グラデーションのある領域を一つの領域に統合することができる。この結果、画像データに複数の表現を与える際に各表現を与える領域を簡便且つ不自然さなく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施の形態による画像加工装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像加工装置による画像加工処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】図３は、図２に示す統合領域作成処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】分割画像、統合領域画像及び加工画像の一例を模式的に示す図である。
【図５】原画像の一例を示す図である。
【図６】領域統合画像の一例を示す図である。
【図７】加工画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１  画像データ受付部
２  グループ特徴計算部
３  分割画像データ記憶部
４  グループ特徴記憶部
５  統合領域計算部
６  統合領域記憶部
７  表現指示部
８  プリセット表現作成部
９  画像加工部
１０  画像表示部
【図１】
2005157870.tif 000003
【図２】
2005157870.tif 000004
【図３】
2005157870.tif 000005
【図４】
2005157870.tif 000006
【図６】
2005157870.tif 000007
【図５】
2005157870.tif 000008
【図７】
2005157870.tif 000009